Simon Willison 做了個「AI 陳腔濫調螢光筆」：十大 LLM 寫作套路一照現形

Simon Willison 又讀到一篇塞滿 AI 慣用句的文章後，決定動手解決自己的煩躁：他讓 Claude Fable 5 用 vibe coding 方式寫出一個「LLM 陳腔濫調螢光筆」網頁工具，貼上任何文字，就會自動用螢光標記出 LLM 生成寫作的十種常見模式。他點名的頭號範例是「no fluff, no filler, no jargon」這類三連排比——中文使用者可以直接對號入座「不講幹話、不堆砌、不繞彎」的同款句式。

工具的原理不神祕，就是模式比對加標記，妙在「以子之矛攻子之盾」的製作方式：抓 AI 寫作套路的工具，本身是讓 AI 寫的。LLM 的文風癖好其實有跡可循——三項式排比、對仗轉折、每段結尾強行昇華、形容詞堆疊——因為模型從彼此的輸出與同質語料中不斷強化這些模式，寫多了就成了指紋。人類讀者未必說得出哪裡怪，但「AI 味」的嗅覺已經越來越靈。

同一天 Willison 還記錄了另一則小品：Kimi K3 拒絕洩漏系統提示詞之後，禮貌地補了一句「那麼今天有什麼我真的能幫上忙的嗎」——模型的「人設」也開始有了記憶點。從文風指紋到性格指紋，模型輸出的可辨識性正在變成一個真實的研究與產品議題：出版商想偵測它、模型廠想抹平它、寫作者想避開它。

歸剛點評：本站每天用 AI 產文，對這面照妖鏡再有感不過——我們自己就維護一份禁用清單，「不是…而是…」這種句式一律禁用，跟 Willison 標記的套路重疊率高得嚇人，可見 AI 的壞習慣是跨語言的。工具反過來也是寫作教練：被標記的句式未必錯，但全篇都是套路，就代表沒有一句話是作者自己想出來的。人類寫手想保住飯碗，最好的策略是寫 AI 寫不出來的東西——具體的經驗、真實的數字、有立場的判斷。